PhD (2x) Geometric Deep Learning in Histopathologische Beeldanalyse

Intro

Werken in een interdisciplinair veld van geometrisch deep learning en medische beeldvorming om patiënten met gastro-oesofageale kanker te identificeren die baat zullen hebben bij een revolutionaire immunotherapiebehandeling.

Wat ga je doen?

Als promovendus ben je verantwoordelijk voor het ontwikkelen en evalueren van state-of-the-art geometrische deep learning technieken in multidisciplinaire medische data. Je bent betrokken bij het voorbereiden van histopathologische datasets van GEC-patiënten voor kanker-immuunsysteem interactie en klinische uitkomstgegevens. Ten slotte valideer je de algoritmen die je hebt ontwikkeld in onafhankelijke patiënten cohorten om de toepasbaarheid in de klinische praktijk te waarborgen.

• Je werkt samen met andere onderzoekers binnen het SELECT-AI consortium

• Regelmatig presenteren over je vorderingen

• Regelmatig onderzoek presenteren op internationale conferenties en workshops, publiceren in proceedings en tijdschriften, helpen bij het indienen van aanvragen

• Assisteren bij relevante onderwijsactiviteiten

• Voltooi en verdedig een proefschrift

Wat neem je mee?

We zijn op zoek naar 2 gemotiveerde, onafhankelijke en proactieve promovendi, die enthousiast zijn over het werken in een multidisciplinaire setting van medische beeldvorming, behandeluitkomst bij immuuntherapie voor kanker en AI.

• Bij voorkeur heb je een masterdiploma in kunstmatige intelligentie, informatica of (technische) geneeskunde.

• Je hebt in ieder geval affiniteit met het werken met klinische data, beschikt over uitstekende programmeervaardigheden en ervaring met deep learning.

Wat bieden we jou?

• Je start met een voltijds contract voor een jaar conform de CAO UMC 2022-2023, met de mogelijkheid tot verlenging tot 3 1/2 jaar (indien nodig wordt gezocht naar budget voor verdere verlenging).
• Promovendi (Onderzoeker in Opleiding) worden ingeschaald in schaal 21; het startsalaris is € 2.789,- en loopt op tot € 3.536,- bruto per maand in het vierde jaar bij een fulltime dienstverband . Arts-Onderzoekers worden ingeschaald in schaal 10; het startsalaris is € 3.536,- en loopt op tot maximaal € 5.088,- bruto per maand bij een fulltime dienstverband.
• Naast een goed basissalaris krijg je onder andere 8,3% eindejaarsuitkering en 8% vakantietoeslag. Bereken hier jouw netto salaris.
• Pensioen via BeFrank.
• Uitstekende bereikbaarheid met het openbaar vervoer en vergoeding van een groot deel van je reiskosten. Ook hebben we voldoende parkeerplaatsen op de AMC-locatie en een goede fietsregeling.

Waar ga je werken?

Dit project wordt gefinancierd door KWF-Health Holland publiek-private samenwerking. Het SELECT-AI-consortium bestaat uit artsen en wetenschappers van de afdelingen Pathologie en Medische Oncologie van het Amsterdam UMC, het Instituut voor Informatica van de Universiteit van Amsterdam, de afdeling Pathologie van NKI-AvL en de private partner Ellogon.AI.

Ons multidisciplinaire team richt zich op de ontwikkeling, validatie en klinische implementatie van AI-oplossingen voor uitdagingen op het gebied van medische beeldvormingsgegevensanalyse bij kankerpatiënten. De groep richt zich op het ontwerpen en mogelijk maken van maatschappelijk verantwoorde AI-innovaties in de gezondheidszorg.

 

Voor dit project worden twee PhD-studenten aangetrokken, één student met focus op de ontwikkeling van fundamentele geometrische deep learning-algoritmen en een voor klinisch toepasbare AI-methoden.

Supervisors and Research groups Amsterdam University Medical Centers:

• Sybren Meijer, Artificial Intelligence in Gastro-Esophageal Oncology, department of Pathology
• Professor Clárisa Sanchez from qurAI, an interfaculty and multidisciplinary group between the Institute of Informatics of the University of Amsterdam and Amsterdam UMC,

Supervisors and Research groups on Institute of Informatics, University of Amsterdam: 

• Erik Bekkers from the Amsterdam Machine Learning lab
• Efstratios Gavves from the QUVA Lab, embedded in the Video & Image Sense lab

Wat ga je onderzoeken?

Het doel van dit PhD project is het onderzoeken van geavanceerde Geometric Deep Learning (GDL) algoritmes voor de ontdekking van nieuwe ruimtelijke biomarkers in gigapixel whole slide images in histopathologie.

Tot op heden gaan de meeste algoritmes in GDL ervan uit dat de graven waarmee gerekend wordt al gegeven zijn en dat het message passing- dan wel transformer-framework helpt bij het leren van eigenschappen uit paarsgewijze interacties tussen punten in de graaf. Een open vraag is hoe men het beste de graaf kan herleiden wanneer deze niet bekend is, dusdanig dat a) deze consistent geconstrueerd wordt over verschillende samples, b) geometrisch/topologisch correspondeert met de onderliggende beelden en c) informatief genoeg is voor de uiteindelijke voorspellende taak.

In histopathologie zijn de beelden in wezen digitale scans van weefselbiopsieën in de gigapixel ordegrootte, bestaande uit abstracte patronen van biologische materialen zoals cellen, vaten, vet, weefsel, en natuurlijk tumoren en antilichamen. Bij het proberen te begrijpen of een gespecialiseerde behandeling, zoals de Nobelprijs-winnende immunotherapie, geschikt is, moeten specifieke biomarkers worden herkend in de histopathologische whole slide image. Helaas richten huidige biomarkers zich voornamelijk op de aanwezigheid of afwezigheid van specifieke celtypen en hun dichtheden, vanwege de complexiteit en de grootte van de whole slide images. Een sterke hypothese is dat niet alleen de aanwezigheid of afwezigheid van celtypen belangrijk is, maar ook de manier waarop ze ruimtelijk georganiseerd zijn over het weefsel van de patiënt. Hoewel dit complex is om systematisch met het blote oog af te leiden en routinematig te herkennen in de klinische praktijk, is de hoop dat Deep Learning-algoritmes die afhankelijk zijn van geometrische gravenvan grote aanvullende waarde kunnen zijn.

Het project is een samenwerking tussen de Universiteit van Amsterdam, het Amsterdam Universitair Medisch Centrum, Antoni van Leeuwenhoek ziekenhuis en Ellogon.AI.

 

Verdere medische achtergrond

Het project richt zich specifiek op Gastro-Esophageale kanker (GEK). Nieuwe immunotherapiebehandelingen (IMT) tonen veelbelovende therapeutische resultaten bij een subset van alle kankerpatiënten, maar zijn zeer kostbaar.

Om patiënten te selecteren die hiervan zullen profiteren, moeten medische specialisten zoals pathologen biomarkers kwantificeren die voorspellend zijn voor het resultaat van IMT. Diverse kankertypen vereisen biomarker-testen voor PD-L1, tumorinfiltrerende lymfocyten (TIL) of tumor-vreemdheid. Deze biomarker-beoordelingen zijn echter complex, duur en hebben last van waarnemersvariatie. Huidige beperkte testmethoden resulteren in ongewenste variatie in patiëntresultaten en hoge zorgkosten. Er bestaat een duidelijke klinische behoefte aan objectieve, geïntegreerde en gemakkelijk te gebruiken beslissingsondersteunende tools om gepersonaliseerde behandeling te optimaliseren en GEK-patiënten te identificeren die zullen reageren op IMT.

We zullen aan deze behoeften voldoen door een integraal systeem te ontwikkelen voor biomarker-kwantificering direct vanuit standaard histopathologie H&E-slides zonder extra testen uit te voeren. Op basis van probabilistische en geometrische deep learning-principes willen we multi-schaal, ruimtelijke en contextuele afhankelijkheden modelleren via geometrische (hyper)graph neurale netwerken. Ruimtelijke en contextuele aanwijzingen, zoals de aanwezigheid van lymfocyten binnen kankerweefsel, vormen biomarkers die het systeem moet voorspellen.

Vervolgens streven we ernaar om de uitkomst van IMT voor individuele patiënten betrouwbaar te voorspellen op basis van de waargenomen en gekwantificeerde biomarkers. Om transparantie en begrip te behouden van hoe de biomarkers verband houden met de voorspelde uitkomst, vertrouwen we op geavanceerde probabilistische modellering. Gedurende het project zullen we gebruikmaken van state-of-the-art deep learning-benaderingen zoals self-supervised learning om het meeste uit alle beschikbare data te halen en groep-equivariante leertechnieken om dataefficiëntie te verbeteren.

Ons doel is om AI-oplossingen te brengen in de dagelijkse klinische praktijk van pathologen en oncologen om patiënten te identificeren die het meest zullen profiteren van immunotherapie of onnodige behandeling kunnen worden bespaard. Ingebed in het voortvarende Amsterdamse AI-ecosysteem, zul je baanbrekende AI-oplossingen ontwikkelen op een fundamenteel niveau, terwijl je werkt in de voorhoede van IMT-onderzoek.

 

De eerste ronde sollicitatiegesprekken staat gepland op 24 april. Wij vragen je om hier alvast rekening mee te houden. De tweede gespreksronde volgt in principe twee weken later. 

Daarnaast worden sollicitaties doorlopend in behandeling genomen. Bij invulling van de vacature wordt deze voortijdig gesloten. 

Vanwege de samenstelling van het SELECT-AI-consortium nemen in de selectiecommissie ook personen deel van buiten Amsterdam UMC. 

Heb je nog vragen? Voor inhoudelijke informatie kun je contact opnemen met Sybren Meijer, MD PhD via s.l.meijer@amsterdamumc.nl of Erik Bekkers, assistent professor UvA via e.j.bekkers@uva.nl.

Voor meer informatie over de sollicitatieprocedure kun je terecht bij Tanja Hart, Recruitment Adviseur, via via t.hart@amsterdamumc.nl of via 06-21603178.

Een referentiecheck en screening kunnen onderdeel zijn van de procedure. Lees hier wat dit inhoudt. Kom je bij ons in dienst, dan vragen we een VOG (Verklaring Omtrent Gedrag). 

Interne kandidaten krijgen, bij gelijke geschiktheid, voorrang op externe kandidaten.

Acquisitie naar aanleiding van deze vacature wordt niet op prijs gesteld.